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通通透透看無服務器計算:由來、場景和問題

一、 無服務器(Serverless)計算是什么
通通透透看無服務器計算:由來、場景和問題
云計算涌現(xiàn)出很多改變傳統(tǒng)IT架構(gòu)和運維方式的新技術(shù),比如虛擬機、容器、微服務,無論這些技術(shù)應用在哪些場景,降低成本、提升效率是云服務永恒的主題。過去十年來,我們已經(jīng)把應用和環(huán)境中很多通用的部分變成了服務。Serverless的出現(xiàn),帶來了跨越式變革。Serverless把主機管理、操作系統(tǒng)管理、資源分配、擴容,甚至是應用邏輯的全部組件都外包出去,把它們看作某種形式的商品——廠商提供服務,我們掏錢購買。過去是“構(gòu)建一個框架運行在一臺服務器上,對多個事件進行響應”,Serverless則變?yōu)椤皹?gòu)建或使用一個微服務或微功能來響應一個事件”,做到當訪問時,調(diào)入相關資源開始運行,運行完成后,卸載所有開銷,真正做到按需按次計費。這是云計算向縱深發(fā)展的一種自然而然的過程。
Serverless是一種構(gòu)建和管理基于微服務架構(gòu)的完整流程,允許你在服務部署級別而不是服務器部署級別來管理你的應用部署。它與傳統(tǒng)架構(gòu)的不同之處在于,完全由第三方管理,由事件觸發(fā),存在于無狀態(tài)(Stateless)、暫存(可能只存在于一次調(diào)用的過程中)計算容器內(nèi)。構(gòu)建無服務器應用程序意味著開發(fā)者可以專注在產(chǎn)品代碼上,而無須管理和操作云端或本地的服務器或運行時。Serverless真正做到了部署應用無需涉及基礎設施的建設,自動構(gòu)建、部署和啟動服務。
國內(nèi)外的各大云廠商 Amazon、微軟、Google、IBM、阿里云、騰訊云、華為云相繼推出Serverless產(chǎn)品,Serverless也從概念、愿景逐步走向落地,在各企業(yè)、公司應用開來。

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二、 理解Serverless技術(shù)---FaaS和BaaS
Serverless由開發(fā)者實現(xiàn)的服務端邏輯運行在無狀態(tài)的計算容器中,它由事件觸發(fā), 完全被第三方管理,其業(yè)務層面的狀態(tài)則被開發(fā)者使用的數(shù)據(jù)庫和存儲資源所記錄。
Serverless涵蓋了很多技術(shù),分為兩類:FaaS和BaaS。
1)Function-as-a-Service (FaaS)
? 小段代碼,按需執(zhí)?,按需擴展,無需管理任何基礎實施相關的部分。
? 事件驅(qū)動型計算。函數(shù)被事件觸發(fā)或者被HTTP請求調(diào)用。
2)Backend-as-a-Service (BaaS)
? 第三方基于API的服務,實現(xiàn)應用開發(fā)中的基礎功能模塊。
? 這些API像服務一樣,自動擴展,無需管理。

1.Faas
FaaS意在無須自行管理服務器系統(tǒng)或自己的服務器應用程序,即可直接運行后端代碼。其中所指的服務器應用程序,是該技術(shù)與容器和PaaS(平臺即服務)等其他現(xiàn)代化架構(gòu)最大的差異。
FaaS可以取代一些服務處理服務器(可能是物理計算機,但絕對需要運行某種應用程序),這樣不僅不需要自行供應服務器,也不需要全時運行應用程序。
FaaS產(chǎn)品不要求必須使用特定框架或庫進行開發(fā)。在語言和環(huán)境方面,F(xiàn)aaS函數(shù)就是常規(guī)的應用程序。例如AWS Lambda的函數(shù)可以通過Javascript、Python以及任何JVM語言(Java、Clojure、Scala)等實現(xiàn)。然而Lambda函數(shù)也可以執(zhí)行任何捆綁有所需部署構(gòu)件的進程,因此可以使用任何語言,只要能編譯為Unix進程即可。FaaS函數(shù)在架構(gòu)方面確實存在一定的局限,尤其是在狀態(tài)和執(zhí)行時間方面。
在遷往FaaS的過程中,唯一需要修改的代碼是“主方法/啟動”代碼,其中可能需要刪除頂級消息處理程序的相關代碼(“消息監(jiān)聽器接口”的實現(xiàn)),但這可能只需要更改方法簽名即可。在FaaS的世界中,代碼的其余所有部分(例如向數(shù)據(jù)庫執(zhí)行寫入的代碼)無須任何變化。
相比傳統(tǒng)系統(tǒng),部署方法會有較大變化 – 將代碼上傳至FaaS供應商,其他事情均可由供應商完成。目前這種方式通常意味著需要上傳代碼的全新定義(例如上傳zip或JAR文件),隨后調(diào)用一個專有API發(fā)起更新過程。
FaaS中的函數(shù)可以通過供應商定義的事件類型觸發(fā)。對于亞馬遜AWS,此類觸發(fā)事件可以包括S3(文件)更新、時間(計劃任務),以及加入消息總線的消息(例如Kinesis)。通常你的函數(shù)需要通過參數(shù)指定自己需要綁定到的事件源。
大部分供應商還允許函數(shù)作為對傳入Http請求的響應來觸發(fā),通常這類請求來自某種該類型的API網(wǎng)關(例如AWS API網(wǎng)關、Webtask)。

2.Baas
BaaS(Backend as a Service,后端即服務)是指我們不再編寫或管理所有服務端組件,可以使用領域通用的遠程組件(而不是進程內(nèi)的庫)來提供服務。理解BaaS,需要搞清楚它與PaaS的區(qū)別。
首先BaaS并非PaaS,它們的區(qū)別在于:PaaS需要參與應用的生命周期管理,BaaS則僅僅提供應用依賴的第三方服務。典型的PaaS平臺需要提供手段讓開發(fā)者部署和配置應用,例如自動將應用部署到Tomcat容器中,并管理應用的生命周期。BaaS不包含這些內(nèi)容,BaaS只以API的方式提供應用依賴的后端服務,例如數(shù)據(jù)庫和對象存儲。BaaS可以是公共云服務商提供的,也可以是第三方廠商提供的。其次從功能上講,BaaS可以看作PaaS的一個子集,即提供第三方依賴組件的部分。

BaaS服務還允許我們依賴其他人已經(jīng)實現(xiàn)的應用邏輯。對于這點,認證就是一個很好的例子。很多應用都要自己編寫實現(xiàn)注冊、登錄、密碼管理等邏輯的代碼,而對于不同的應用這些代碼往往大同小異。完全可以把這些重復性的工作提取出來,再做成外部服務,而這正是Auth0和Amazon Cognito等產(chǎn)品的目標。它們能實現(xiàn)全面的認證和用戶管理,開發(fā)團隊再也不用自己編寫或者管理實現(xiàn)這些功能的代碼。

三、 無服務器(Serverless)計算如何工作?
與使用虛擬機或一些底層的技術(shù)來部署和管理應用程序相比,無服務器計算提供了一種更高級別的抽象。因為它們有不同的抽象和“觸發(fā)器”的集合。
拿計算來講,這種抽象有一個特定函數(shù)和抽象的觸發(fā)器,它通常是一個事件。以數(shù)據(jù)庫為例,這種抽象也許是一個表,而觸發(fā)器相當于表的查詢或搜索,或者通過在表中做一些事情而生成的事件。
比如一款手機游戲,允許用戶在不同的平臺上為全球頂級玩家使用高分數(shù)表。當請求此信息時,請求從應用程序到API接口。API接口或許會觸發(fā)AWS的Lambda函數(shù),或者無服務器函數(shù),這些函數(shù)再從數(shù)據(jù)庫表中獲取到數(shù)據(jù)流,返回包含前五名分數(shù)的一定格式的數(shù)據(jù)。
一旦構(gòu)建完成,應用程序的功能就可以在基于移動和基于 Web 的游戲版本中重用。
這跟設置服務器不同,不是必須要有Amazon EC2實例或服務器,然后等待請求。環(huán)境由事件觸發(fā),而響應事件所需的邏輯只在響應時執(zhí)行。這意味著,運行函數(shù)的資源只有在函數(shù)運行時被創(chuàng)建,產(chǎn)生一種非常高效的方法來構(gòu)建應用程序。

四、 無服務器(Serverless)適用于哪些場景?
通通透透看無服務器計算:由來、場景和問題
在現(xiàn)階段,Serverless主要應用在以下幾個場景。首先在Web及移動端服務中,可以整合API網(wǎng)關和Serverles服務構(gòu)建Web及移動后端,幫助開發(fā)者構(gòu)建可彈性擴展、高可用的移動或 Web后端應用服務。在IoT場景下可高效的處理實時流數(shù)據(jù),由設備產(chǎn)生海量的實時信息流數(shù)據(jù),通過Serverles服務分類處理并寫入后端處理。另外在實時媒體資訊內(nèi)容處理場景里,用戶上傳的音視頻到對象存儲OBS,通過上傳事件觸發(fā)多個函數(shù),分別完成高清轉(zhuǎn)碼、音頻轉(zhuǎn)碼等功能,滿足用戶對實時性和并發(fā)能力的高要求。無服務器計算還適合于任何事件驅(qū)動的各種不同的用例,這包括物聯(lián)網(wǎng),移動應用,基于網(wǎng)絡的應用程序和聊天機器人等。這里簡單說兩個場景,方便大家思考。
場景一:應用負載有顯著的波峰波谷
Serverless 應用成功與否的評判標準并不是公司規(guī)模的大小,而是其業(yè)務背后的具體技術(shù)問題,比如業(yè)務波峰波谷明顯,如何實現(xiàn)削峰填谷。一個公司的業(yè)務負載具有波峰波谷時,機器資源要按照峰值需求預估;而在波谷時期機器利用率則明顯下降,因為不能進行資源復用而導致浪費。

業(yè)界普遍共識是,當自有機器的利用率小于 30%,使用 Serverless 后會有顯著的效率提升。對于云服務廠商,在具備了足夠多的用戶之后,各種波峰波谷疊加后平穩(wěn)化,聚合之后資源復用性更高。比如,外賣企業(yè)負載高峰是在用餐時期,安防行業(yè)的負載高峰則是夜間,這是受各個企業(yè)業(yè)務定位所限的;而對于一個成熟的云服務廠商,如果其平臺足夠大,用戶足夠多,是不應該有明顯的波峰波谷現(xiàn)象的。

場景二:典型用例 - 基于事件的數(shù)據(jù)處理
視頻處理的后端系統(tǒng),常見功能需求如下:視頻轉(zhuǎn)碼、抽取數(shù)據(jù)、人臉識別等,這些均為通用計算任務,可由函數(shù)計算執(zhí)行。
開發(fā)者需要自己寫出實現(xiàn)邏輯,再將任務按照控制流連接起來,每個任務的具體執(zhí)行由云廠商來負責。如此,開發(fā)變得更便捷,并且構(gòu)建的系統(tǒng)天然高可用、實時彈性伸縮,用戶不需要關心機器層面問題。

五、Serverless 的問題
對于企業(yè)來說,支持Serverless計算的平臺可以節(jié)省大量時間和成本,同時可以釋放員工,讓開發(fā)者得以開展更有價值的工作,而不是管理基礎設施。另一方面可以提高敏捷度,更快速地推出新應用和新服務,進而提高客戶滿意度。但是Serverless不是完美的,它也存在一些問題,需要慎重應用在生產(chǎn)環(huán)境。
1、不適合長時間運行應用
Serverless 在請求到來時才運行。這意味著,當應用不運行的時候就會進入 “休眠狀態(tài)”,下次當請求來臨時,應用將會需要一個啟動時間,即冷啟動時間。如果你的應用需要一直長期不間斷的運行、處理大量的請求,那么你可能就不適合采用 Serverless 架構(gòu)。如果你通過 CRON 的方式或者 CloudWatch 來定期喚醒應用,又會比較消耗資源。這就需要我們對它做優(yōu)化,如果頻繁調(diào)用,這個資源將會常駐內(nèi)存,第一次冷啟之后,就可以一直服務,直到一段時間內(nèi)沒有新的調(diào)用請求進來,則會轉(zhuǎn)入“休眠”狀態(tài),甚至被回收,從而不消耗任何資源。
2、完全依賴于第三方服務
當你所在的企業(yè)云環(huán)境已經(jīng)有大量的基礎設施的時候,Serverless 對于你來說,并不是一個好東西。當我們采用某云服務廠商的 Serverless 架構(gòu)時,我們就和該服務供應商綁定了,那么我們再將服務遷到別的云服務商上就沒有那么容易了。

我們需要修改一下系列的底層代碼,能采取的應對方案,便是建立隔離層。這意味著,在設計應用的時候,就需要隔離 API 網(wǎng)關、隔離數(shù)據(jù)庫層,考慮到市面上還沒有成熟的 ORM 工具,讓你既支持Firebase,又支持 DynamoDB等等。這些也將帶給我們一些額外的成本,可能帶來的問題會比解決的問題多。

3、缺乏調(diào)試和開發(fā)工具
當我使用 Serverless Framework 的時候,遇到了這樣的問題:缺乏調(diào)試和開發(fā)工具。后來,我發(fā)現(xiàn)了 serverless-offline、dynamodb-local 等一系列插件之后,問題有一些改善。然而,對于日志系統(tǒng)來說,這仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。

每次你調(diào)試的時候,你需要一遍又一遍地上傳代碼。而每次上傳的時候,你就好像是在部署服務器,并不能總是快速地定位出問題在哪。后來,找了一個類似于 log4j 這樣的可以分級別記錄日志的 Node.js 庫 winston。它可以支持 error、warn、info、verbose、debug、silly 六個不同級別的日志,再結(jié)合大數(shù)據(jù)進行日志分析過濾,才能快速定位問題。
4、構(gòu)建復雜
Serverless 很便宜,但是這并不意味著它很簡單。AWS Lambda的 CloudFormation配置是如此的復雜,并且難以閱讀及編寫(JSON 格式),雖然CloudFomation提供了Template模板,但想要使用它的話,需要創(chuàng)建一個Stack,在Stack中指定你要使用的Template,然后aws才會按照Template中的定義來創(chuàng)建及初始化資源。

而Serverless Framework的配置更加簡單,采用的是 YAML 格式。在部署的時候,Serverless Framework 會根據(jù)我們的配置生成 CloudFormation 配置。然而這也并非是一個真正用于生產(chǎn)的配置,真實的應用場景遠遠比這復雜。

六、總結(jié)
云計算經(jīng)過這么多年的發(fā)展,逐漸進化到用戶僅需關注業(yè)務和所需的資源。比如,通過K8S這類編排工具,用戶只要關注自己的計算和需要的資源(CPU、內(nèi)存等)就行了,不需要操心到機器這一層。

Serverless架構(gòu)讓人們不再操心運行所需的資源,只需關注自己的業(yè)務邏輯,并且為實際消耗的資源付費??梢哉f,隨著Serverless架構(gòu)的興起,真正的云計算時代才算到來了。

任何新概念新技術(shù)的落地,本質(zhì)上都是要和具體業(yè)務去結(jié)合,去真正解決具體問題。雖然Serverless很多地方不成熟,亟待完善。不過Serverless自身的優(yōu)越特性,對于開發(fā)者來說,吸引力是巨大的。相信隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,Serverless在未來還有無限可能!

文章標題:通通透透看無服務器計算:由來、場景和問題
本文URL:http://aaarwkj.com/article40/pegjho.html

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